【摘 要】
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通过观察房地产价格指数的走势,人们既可从宏观上把握房地产市场的景气状况和市场变化,也可从微观上依据其走势进行投资分析,这些作用的实现要依据对房地产价格指数的分析和
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通过观察房地产价格指数的走势,人们既可从宏观上把握房地产市场的景气状况和市场变化,也可从微观上依据其走势进行投资分析,这些作用的实现要依据对房地产价格指数的分析和预测。近几年,随着房地产市场的持续升温,房地产行业的风险问题日益突出。用科学的方法来反映房地产价格的变化,给市场主体正确的引导信息已变得十分的迫切。由于房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,但传统的误差反向传播算法的多层前馈网络(BP神经网络)进行预测存在着收敛速度慢、易陷入局部极小解且预测准确率不高的缺陷。小波分析是一门新兴理论,它克服了传统Fourier分析的不足,在时域和频域都具有良好的局部化特性,在信号处理、图像处理、语音分析等领域有重要的应用价值。本文在前面几章介绍了房地产价格指数理论、小波分析理论和神经网络理论,并在后面的几章里对BP神经网络进行改进,将其和小波分析结合在一起建立一种新的模型—小波神经网络模型(WNN);运用小波神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,把得到的预测结果与真实值进行比较,减小误差,并与单纯地运用BP神经网络进行预测相比较,能够克服BP神经网络存在的不足,从而使预测达到更好地效果。在文章的最后提出了本文研究的不足和后续研究的展望。
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